The effect of enrolment policies on patient affiliation to a family physician: A quasi-experimental evaluation in Canada
Notice bibliographique
Résumé
• Patient enrolment with a source of primary care should support continuity of care. • The impact of enrolment policies on affiliation is an important intermediate outcome. • Our Reporting a Regular Medical Doctor index adds the patient view on affiliation. • Quebec enrolment policies did not improve three measures of affiliation. • Enrolment alone is insufficient to increase affiliation, a key input to continuity. Affiliation, defined as having a usual source of care, revealed by patterns of repeated interactions between the patient and a clinician over time, can influence patients’ care experience, continuity of care and health outcomes. Many jurisdictions implement primary care enrolment policies, with the motivation to increase affiliation and thereby improve downstream patient outcomes. However, there is little evidence on the impacts of these policies on patient-physician affiliation. Using health administrative data, we evaluated the population-level effects of two policies that encourage primary care enrolment on affiliation in Quebec, Canada. We used quasi-experimental study designs (difference-in-difference and interrupted-time-series) to estimate changes in affiliation that could be attributed to the introduction of these policies. The 2003 policy targeted the enrolment of elderly and/or chronically ill patients, whereas the 2009 policy targeted the general population. We used three measures of patient-physician affiliation: dichotomous and continuous usual provider continuity, and the Reporting a Regular Medical Doctor (RRMD) index. Our analyses for both policies did not yield substantively important changes in our outcomes at the population level. Our effect estimates for both policies were stable under several robustness checks specific to each method. Our results suggest that policies that encourage enrolment do not, on their own, have an impact on patient-physician affiliation. If enrolment policies are not sufficient to increase patient-physician affiliation, further research is needed to understand the factors that influence both affiliation and other downstream outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».